基于Leslie模型的人口预测模型分析

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人口预测
预测人口
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资源摘要信息:"该压缩文件中包含了基于Leslie人口预测模型的MATLAB代码及相关数据文件。Leslie模型是一种矩阵模型，用于根据历史数据预测未来人口数量。该模型特别关注生育率作为影响人口增长的关键因素之一。在此模型中，输入的参数包括总和生育率以及预测年数，模型通过这些参数对人口的年龄结构、生育模式和死亡率进行假设，从而预测未来的人口变化趋势。 文件名称中的“huitu”意为“绘制”，“yuce”为“预测”，“siwanglv”为“死亡率”，“zrk”为“总和”，“syms”为“符号”。根据这些线索，我们可以推断出文件的具体内容： 1. huitu1_1.m 至 huitu1_4.m: 这些文件可能包含了用于绘制模型预测结果的MATLAB脚本。它们可能负责将预测的人口数据以图形的方式展示出来，如条形图、线图等，以便更直观地理解预测结果。 2. yuce.m: 这个文件很可能是核心的预测脚本，负责执行Leslie模型的计算和输出预测结果。它会调用其他.m文件或数据文件来完成预测任务。 3. nvxingbi_k.mat: 这是一个MATLAB数据文件，存储了Leslie模型中用于描述女性各年龄段生育率的矩阵，是预测模型的关键输入之一。 4. siwanglv_d.mat: 此文件可能包含了用于计算预期寿命和年龄别死亡率的数据。 5. zrk_x0.mat 和 2005zrk_y0.mat: 这两个文件可能存储了初始的总和生育率（zrk_x0）和某年的总和生育率（2005zrk_y0），为模型提供必要的历史或起始数据。 6. syms_h.mat: 这个数据文件可能包含用于符号计算的变量，确保模型在进行迭代计算时能够正确使用所有的符号表达式。 从这些文件名可以大致推测，该压缩包提供的是一套完整的Leslie人口预测模型的实现，从数据准备到模型计算再到结果展示，都被包含在内。该模型适用于研究者和决策者在政策制定、资源规划和教育医疗等方面，对于理解人口动态和趋势具有重要意义。此外，模型中对生育率的关注反映了人口学中生育率对人口数量和结构变化的核心影响。" 资源摘要信息:"该压缩文件中包含了基于Leslie人口预测模型的MATLAB代码及相关数据文件。Leslie模型是一种矩阵模型，用于根据历史数据预测未来人口数量。该模型特别关注生育率作为影响人口增长的关键因素之一。在此模型中，输入的参数包括总和生育率以及预测年数，模型通过这些参数对人口的年龄结构、生育模式和死亡率进行假设，从而预测未来的人口变化趋势。 文件名称中的“huitu”意为“绘制”，“yuce”为“预测”，“siwanglv”为“死亡率”，“zrk”为“总和”，“syms”为“符号”。根据这些线索，我们可以推断出文件的具体内容： 1. huitu1_1.m 至 huitu1_4.m: 这些文件可能包含了用于绘制模型预测结果的MATLAB脚本。它们可能负责将预测的人口数据以图形的方式展示出来，如条形图、线图等，以便更直观地理解预测结果。 2. yuce.m: 这个文件很可能是核心的预测脚本，负责执行Leslie模型的计算和输出预测结果。它会调用其他.m文件或数据文件来完成预测任务。 3. nvxingbi_k.mat: 这是一个MATLAB数据文件，存储了Leslie模型中用于描述女性各年龄段生育率的矩阵，是预测模型的关键输入之一。 4. siwanglv_d.mat: 此文件可能包含了用于计算预期寿命和年龄别死亡率的数据。 5. zrk_x0.mat 和 2005zrk_y0.mat: 这两个文件可能存储了初始的总和生育率（zrk_x0）和某年的总和生育率（2005zrk_y0），为模型提供必要的历史或起始数据。 6. syms_h.mat: 这个数据文件可能包含用于符号计算的变量，确保模型在进行迭代计算时能够正确使用所有的符号表达式。 从这些文件名可以大致推测，该压缩包提供的是一套完整的Leslie人口预测模型的实现，从数据准备到模型计算再到结果展示，都被包含在内。该模型适用于研究者和决策者在政策制定、资源规划和教育医疗等方面，对于理解人口动态和趋势具有重要意义。此外，模型中对生育率的关注反映了人口学中生育率对人口数量和结构变化的核心影响。"

Grey prediction model.rar_essentialfsy_grey prediction_predictio

2022-07-15 上传
在"Grey prediction model.rar_essentialfsy_grey prediction_predictio"这个压缩包中，很可能包含了一套完整的灰色预测模型实现，包括数据处理、模型构建、参数求解和预测结果的代码或报告。通过对这些文件的研究，...

SVR.rar_LSSVM预测_lssvm_svm预测_traffic prediction_交通流

2022-07-14 上传
标题中的"SVR.rar_LSSVM预测_lssvm_svm预测_traffic prediction_交通流"指出，这个压缩包包含了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的变体——线性可分支持向量机（Linearly Separable Support Vector ...

link_prediction.rar_link_prediction_linkprediction CN_复杂网络 link_

2022-07-14 上传
这里提到的"link_prediction.rar_link_prediction_linkprediction CN_复杂网络 link_"是一个与复杂网络的链路预测相关的资源包，它包含了针对有向网络的四种不同算法的Python实现：CN（Common Neighbors）、PA（ ...

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传
MODEL_SAVE_PATH = 'model/' EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): """ 计算模型在验证集上的正确率 """ with tf.Graph().as_default() as g: # 定义输入和输出格式 x = tf.placeholder(tf.float32,...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

2023-07-08 上传
1. 在导入`input_data`和`model`模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。 2. `evaluate_one_image`函数中的`image_array`参数未定义。 3. 在`evaluate_images`函数中，`tf.train.Coordinator()`和`tf.train....

def on_btn_Recognize_Clicked(self): savePath = "text.png" image = self.__paintBoard.GetContentAsQImage() image.save(savePath) print(savePath) # 加载图像 img = keras.preprocessing.image.load_img(savePath, target_size=(28, 28)) img = img.convert('L') x = keras.preprocessing.image.img_to_array(img) x = abs(255 - x) # x = x.reshape(28,28) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = x / 255.0 new_model = keras.models.load_model('shuzishibiemodel.h5') #new_model = keras.models.load_model('cats_and_dogs_small_1.h5') prediction = new_model.predict(x) output = np.argmax(prediction, axis=1) print("手写数字识别为：" + str(output[0]))

2023-07-15 上传
最后，调用 `new_model.predict(x)` 对输入图像进行预测，得到预测结果。使用 `np.argmax(prediction, axis=1)` 找到预测结果中概率最大的类别索引。然后，打印出手写数字识别的结果。 这段代码的目的是处理按钮...

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))如何理解这句代码？请详细说明每一步运算

2023-04-20 上传
2. prediction：代表模型预测结果，也是一个二维的张量，其shape也为[batch_size, num_classes]。 3. tf.log(prediction)：代表对模型预测结果进行取对数操作，因为交叉熵损失函数中的计算会用到log函数。 4. ys *...

loss = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(prediction-ys))) var_list = model.trainable_variables train_step = tf.keras.optimizers.SGD(0.9).minimize(loss, var_list=var_list)有这个错误怎么改NameError: name 'model' is not defined

2023-05-31 上传
这个错误提示表明在这段代码中没有定义名为"model"的变量。因此，需要检查代码中是否存在定义"model"变量的语句。 如果确实没有定义"model"变量，可以先创建一个模型对象，例如： ```python model = tf.keras....

我有两个文件run.py 和model.py 其中model.py如下所示： class EGAE(torch.nn.Module): def clustering(self): epsilon = torch.tensor(10**-7).to(self.device) indicator = self.indicator / self.indicator.norm(dim=1).reshape((self.data_size, -1)).max(epsilon) indicator = indicator.detach().cpu().numpy() km = KMeans(n_clusters=self.n_clusters).fit(indicator) prediction = km.predict(indicator) acc, nmi, ari, f1 = cal_clustering_metric(self.labels.cpu().numpy(), prediction) return acc, nmi, ari, f1 现在我要在run.py文件中调用model.py中EGAE类里面的clustering方法，并且输出clustering方法中prediction

2023-05-25 上传
可以按照以下步骤在run.py中调用model.py中EGAE类的clustering方法，并输出prediction： 1. 导入需要的库和模块： ```python import torch from model import EGAE from sklearn.cluster import KMeans ``` 2. ...

解释pd.Series(prediction_train.sort_index().values).to_csv("preprocess/train_randomforest.csv", index=False)

2023-05-31 上传
这行代码的作用是将一个 pandas 库中的 Series 对象 prediction_train 按照索引排序后，将其转换为一个 CSV 文件，并将其保存到 preprocess 文件夹下的 train_randomforest.csv 文件中。参数 index=False 表示不将...
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